摘 要：伴随着数字化经济的飞速发展，以大数据、AI人工智能、区块链、云计算等为代表的技术与传统金融深度融合，给传统金融业务带来冲击的同时，也为金融业的发展注入了全新的活力，金融科技正在飞速地转变金融行业的发展格局。我国的金融机构尤其是商业银行正在面临外部环境的变化、风险的变化和信用中介职能弱化等挑战、因此，银行应加强对金融科技应用、完善风险评估体系、创新金融业务、完善人才培养等应对措施，实现创新转型。
关键字：金融科技；大数据；商业银行转型；金融创新
一、金融科技赋能商业银行
近些年来，随着信息通信、大数据、云计算和AI人工智能技术的发展，愈来愈多的通信互联网技术也开始向金融领域渗透，如大数据云计算技术的应用就已经对商业银行业务创新、客户营销、风控管理等诸多方面产生了深刻的影响。
大数据技术最为人所熟知的就是根据海量信息形成用户画像，而商业银行坐拥庞大的用户基础，通过长时间的经营，更是储存了海量的用户数据信息。在大数据背景下，这些数据信息也便成了商业银行不可复制的财富。通过对银行客户数据的分析，我们可以从冗杂的数据中挖掘有价值的信息，银行可以利用这些信息形成用户画像，并据此分析客户的资产规模、消费水平、理财偏好、风险偏好等重要营销信息，再针对不同层级的客户进行精准营销；同时，银行作为经营风险的金融机构，风控管理是其发展的根本，传统的风控手段主要依靠审核人的经验进行判断，在这个信息爆炸的时代，人为的进行信息搜集和判断容易产生由信息不对称造成的信用风险，且过程效率低下，准确度存在主观性。而将基于海量数据所形成的用户画像可以对用户信息进行精准评估，最大限度提升风险辨别能力，通过将其嵌入全授信生命周期，可有效缓解商业银行信贷流程中可能出现的信息不对称问题。相较于传统的用户调研、行业调研等模式，基于大数据形成的用户画像可以更加准确、快速地反映用户的需求所在以及潜在的风险暴露点，提升银行在提供服务及风险管控过程中的工作效能。新型互联网技术与传统商业银行经营管理的结合越来越多地出现在人们的视野中，并将得到更为广泛的应用。科技对银行的赋能，将对传统银行业产生深刻的变革，这种赋能可以从根本上提升银行服务的包容性和可得性，更好地发挥商业银行服务实体经济的价值。
二、金融科技时代下的银行创新
商业银行是我国金融体系的核心，其稳定性不仅关系到其自身的安全，还关系到整个金融体系以及社会的安定。银行业近年来正面临着自身转型的难题：首先，随着经济去杠杆的持续进行，地方政府债务清理，房地产行业调控等诸多因素，银行传统的贷款业务持续萎缩。其次，随着利率市场化改革的推进，存款利率降低导致资金脱媒现象加剧，存贷利差减小使得银行利润受到打击。与此同时，互联网金融也如雨后春笋般出现在金融市场中，越来越多的传统互联网企业投入到互联网金融市场的竞争环境里，与传统商业银行展开竞争。面临诸多挑战，银行自身必须进行大刀阔斧的改革，为自身注入新鲜的技术血液，依托于自身拥有的海量数据优势发展创新，开发新的产品，改变传统风控体系，实现科技与金融的深度融合，抓住新一轮的金融变革机遇。
就商业银行自身而言，传统的客户营销过程往往依靠理财经理的个人能力和经验为客户提供咨询服务，但这往往会受到理财工作人员数量和个人经验的限制，且银行往往缺乏针对用户的定制化服务；从银行风险管理角度来看，传统风控手段主要依靠财务破产模型和传统计量方法甄别潜在风险，但这种方法也面临着财务造假、数据造假等问题，具有相当的局限性；从客情维护角度来看，由于互联网金融的蓬勃发展以及利率市场化改革的推荐，银行所提供的存贷款利率已经不再像以前那般具有吸引力，面对“金融脱媒”的情况，银行必须拓展其保留客户关系的手段，增强用户黏性；最后从成本控制角度来看，商业银行面对存贷利差减小、贷款规模收缩、资金脱媒等情况导致利润被压缩，也促使商业银行不得不解决高成本运营的难题。而随着新型互联网技术的应用，商业银行在上述我们所提到的精准营销、风控管理、客情维护、控制成本等方面均已取得了长远的进步。
（一）精准营销
金融专业性是商业银行自身具有的一个极大优势，银行客户普遍缺少充足的金融知识储备，因此，银行理财顾问可以运用其专业的知识来为客户提供投资建议。在“金融+科技”时代，通过对人工智能的应用，银行为客户提供智能理财顾问服务，智能投顾通过大数据获取用户关于资产规模、消费偏好、风险偏好等方面的重要信息，并据此结合模型制定个性化的资产配置方案，具有高效便捷、服务定制化的特征，在降低成本、提高效率的同时也较好地满足了用户投资理财需求。招商银行是我国零售业务发展较好的商业银行，同时也是最早推出智能投顾服务的银行，其早在2016年就推出来“摩羯智投”服务，至今资产规模已达百亿。
（二）风险控制与管理
出于安全性原则考虑，商业银行在控制风险方面向来慎重，其对破产风险、信用风险的评估与预测对银行自身的贷款决策有着决定性影响。随着近年来互联网普惠金融对银行业的冲击，已经暴露出银行传统风控体系存在的问题。但商业银行坐拥庞大的用户基础，是重要的信息汇集中心，在大数据时代这些便成是商业银行重要生产资料。通过对大数据的运用，商业银行可以对结构化、半结构化数据进行分析，利用更优的模型提高风险预测精度。同时，运用大数据智能方法，可以有效满足商业银行管理金融风险暴露等领域的迫切需求，并且银行还可借由大数据技术重检并规整银行内部的整体框架，从而使风险管理任务得以有效实施。目前利用金融科技进行风控管理的典型案例有“花旗银行”，其通过社交网络、公共网页获得客户的信用记录以及信用历史，并依据大数据对客户形成用户画像，以作为开展业务的重要的依据。
（三）客情维护及客户需求分析
商业银行客户来源决定着商业银行经营的稳定性以及开展业务的灵活性。随着证券市场的建设以及互联网金融的出现，“金融脱媒”现象加速，如余额宝一类的“碎片化”理财产品的出现抓住了市场需求，抢占了原商业银行拥有的大量小额活期存款，银行面临着大量客户流失的困境。金融科技的运用则可以为商业银行提供精确的客户关系管理。商业银行利用自身的数据资源，可以利用大数据分析获取客户出行、交易等习惯，运用机器学习分类方法进行客户信用评分，有效降低新客户在信息不对称情况下给商业银行带来的道德风险。同时，商业银行也需进一步利用大数据的优势主动提供针对性、定制化的服务，提高用户服务效率，精准营销以增强用户黏性。
三、建议与展望
在当前时代背景下，商业银行面临巨大的转型挑战，正如建行原行长所言“银行也是弱势群体”。面对挑战，传统银行要从战略高度认识到金融科技的应用对其自身转型、提升核心竞争力所带来的赋能效应。
从银行实践角度出发，首先，对于金融科技背景下的银行行业发展来说，人才的专业化技能要求往往比较高，这部分人才不仅要具有较强的金融知识背景，还能具有较强的信息化处理技术，还能了解相应的数学、统计学等知识内容。因此，商业银行要加强专业化人才培养与引进，一方面通过与高校合作定制培养“大数据+金融”复合型人才，另一方面加强岗位技能锻炼，完善轮岗制度，加强人才在数据技术岗位和业务岗位的交流。其次，考虑到相关的金融机构往往会具备比较高的信息化保密要求，相互之间的联系并不紧密，这样难以实现信息时代背景下的金融信息共享的要求。为了全方位掌握客户的行为内容，则应构建和用户良好的关联，建立良好的共享数据平台，以实现更加及时化、精准化来满足客户的个性化实际需求。
由此可见，传统银行业在金融科技的影响下存在着很多挑战，也存在着许多机遇。面对危机，商业银行积极从实际情况出发，积极构建大数据战略思维意识，有效保障大数据的全面风险管理机制得到逐步完善，积极培养符合时代发展要求的综合性科技人才，这样才能更好地应对商业银行的转型，从而有利于金融行业稳定发展。（文 / 孙嘉琪）
（作者简介：孙嘉琪，河北经贸大学金融学院，硕士研究生，主要研究方向：金融科技。）
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